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Studio大模型即服务平台(下面简称为MaaS),使用Qwen2-7B模型可以实现新闻自动分类,能够高效处理和分类大量新闻内容。 该解决方案可以应用于如下场景: 新闻门户网站: 自动将新闻内容归类到相应板块,如科技、体育或国际新闻,以提升用户体验和内容检索效率。 社交媒体平台: 对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。
业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明 在线服务 LTS lts:groups:create lts:groups:list lts:topics:create lts:topics:delete lts:topics:list 建议配置,在线服务配置LTS日志上报。 批量服务 OBS
越大,生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题,查看返回结果,在线体验对话问答。 图7 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务,建议清除相关资源,避免产生不必要的费用。 在MaaS服务的“模型
若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用,部署模型并启动推理服务,在线预测服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
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测试推理服务:工作流运行完成后,在服务部署节点右侧单击“实例详情”跳转至推理服务详情页。或者在ModelArts管理控制台,选择“部署上线>在线服务”,找到部署的推理服务,单击服务名称,进入服务详情页。单击“预测”,右边可查看预测结果。 图6 预测样例图 图7 预测结果 父主题: 使用Workflow实现低代码AI开发
GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 安装NVIDIA驱动 打开NVIDIA官方网站。 以Ant8规格为例,根据Ant8的详细信息和您所需的cuda版本选择驱动。 图1 驱动选择 选择后会自动出现Driver版本并下载,或者直接。
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ERROR_SYSCALL”报错,多重试几次即可。另外由于网络限制以及文件较大,下载可能很慢需要数个小时,如果重试多次还是失败,建议直接从网站下载大文件后上传到服务器/home目录的个人开发目录中。如果下载时需要跳过大文件,可以设置GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1。 git
建和管理等。一般用户选择此项即可。 如何获取访问密钥AK/SK? 如果在其他功能(例如PyCharmtoolKit/VSCode登录,访问在线服务等)中使用到访问密钥AK/SK认证,获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称? 图8 已有委托
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
import tensorflow as tf from six.moves import urllib # 训练数据来源于yann lecun官方网站http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ SOURCE_URL = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
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docker.io/v2/ 出现connection refused或者Client.Timeout exceeded问题,需要配置下docker代理。 vi /etc/docker/daemon.json 文件中写入以下内容,并保存文件 { "registry-mirrors":[ "https://docker